E
Experian travaille avec des marques reconnues dans les domaines de l’expérience numérique, de la technologie et de la transformation des entreprises. Son activité associe connaissance des clients, stratégie produit, solutions technologiques agiles, intelligence artificielle, architecture cloud et gestion de projets afin d’aider les organisations à améliorer l’expérience client et à rationaliser leurs opérations. Son vaste champ d’action en technologie et en conseil peut intéresser les professionnels souhaitant travailler dans la transformation numérique, le marketing, la logistique et d’autres services aux entreprises.
Scientifique de données expert en détection de la fraude et des risques chez Experian (télétravail, États-Unis)
Concevez et évaluez des modèles d’apprentissage automatique et des variables prédictives pour détecter la fraude et les risques liés à l’identité chez Experian. Le poste utilise Python et PySpark et contribue au déploiement dans des systèmes de décision par lots, rétrospectifs et en temps réel.
États-Unis103 669 $ – 179 693 $ / an
À distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisData scientistDescription
- Analysez de grands ensembles de données et élaborez des étiquettes de fraude au moyen d’analyses exploratoires
- Identifiez les schémas de fraude, les techniques d’attaque et les signaux comportementaux
- Transformez des problématiques de fraude et de risque mal définies en hypothèses, plans d’analyse, spécifications de modèles et critères de réussite mesurables
- Développez des modèles d’apprentissage automatique pour détecter la fraude à l’ouverture de compte, la prise de contrôle de compte et les risques liés à l’identité
- Évaluez les modèles à l’aide de ROC/AUC, KS, Gini, précision et rappel, détection de la fraude, faux positifs, contraintes pour les clients et pertes évitées
- Créez et validez des variables prédictives à partir de données d’identité, de transaction, d’historique de crédit, d’appareil, de comportement, de temporalité, de vélocité, de réseau et de tiers
- Écrivez du code Python et PySpark efficace et bien testé
- Collaborez avec les équipes au déploiement de modèles et de variables dans des systèmes de décision par lots, rétrospectifs ou en temps réel
- Suivez la qualité des variables, les performances des modèles, les évolutions de la population et les changements des schémas de fraude
- Présentez des analyses du comportement des modèles, des compromis, des risques et des recommandations
- Appliquez les normes de confidentialité des données, de documentation, d’explicabilité, de validation et de gouvernance
- Rendez compte au responsable principal de l’analytique de la fraude
- Collaborez avec des scientifiques de données seniors et des ingénieurs, de la définition du problème à l’ingénierie des variables, à l’expérimentation et au déploiement
Exigences
- Au moins trois ans d’expérience en science des données, apprentissage automatique, modélisation statistique ou dans un domaine quantitatif connexe
- Diplôme de premier ou de deuxième cycle en informatique, statistiques, ingénierie, science des données ou dans une autre discipline quantitative
- Expérience pratique du développement de modèles de détection de la fraude, des risques liés à l’identité, du risque de crédit, de la criminalité financière ou d’autres risques adversariaux
- Expérience de la création de variables utiles à la détection de la fraude
- Maîtrise de Python et PySpark
- Expérience de l’écriture de code modulaire et testé pour de grands ensembles de données et des systèmes de données distribués ou infonuagiques
- Expérience avec pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow ou des outils similaires
- Connaissance de l’apprentissage supervisé, de l’évaluation des modèles, de la sélection des variables, de l’inférence statistique, de l’expérimentation et du calibrage des modèles
- Expérience de la gestion de classes déséquilibrées, d’étiquettes différées ou incomplètes, de l’évolution des schémas d’attaque et de la dérive des modèles
- Expérience du déploiement de modèles en production au-delà de la phase d’expérimentation
- Satisfaire aux exigences applicables en matière d’autorisation de travail et d’emploi aux États-Unis
Avantages
- Rémunération globale concurrentielle et programme de primes
- Couverture médicale, dentaire et optique, ainsi qu’un régime 401(k) avec cotisation de contrepartie
- Modalités de travail flexibles, notamment à distance, hybrides ou au bureau
- Congés flexibles comprenant du temps pour le bénévolat, les vacances, les congés maladie et 12 jours fériés payés
- Ensemble complet d’avantages sociaux
- Possibilité de rémunération variable
- Culture inclusive axée sur une mission
- Soutien pour les aménagements liés au handicap ou à des besoins particuliers